A descoberta de dados é o processo de coletar dados de várias fontes, prepará-los e analisá-los, e extrair insights valiosos. O objetivo final da descoberta de dados é compreender os dados em um nível mais profundo e usá-los para tomar melhores decisões. Os insights extraídos do processo de descoberta de dados podem ajudar as empresas na detecção de fraudes, planejamento de negócios, previsão de rotatividade, avaliação de riscos, geração de leads e muito mais.
Neste artigo, você aprenderá o que é descoberta de dados, por que ela é importante e quais são as etapas mais comuns do processo de descoberta de dados.
O que é descoberta de dados e por que ela é importante
De acordo com estimativas, a quantidade de dados gerados todos os diaschegará a 181 zettabytes em 2025. Essas grandes quantidades de dados podem ser incrivelmente úteis; no entanto, você precisa de uma maneira de extrair insights acionáveis deles. É aí que entra a descoberta de dados. Ao combinar dados de várias fontes e analisá-los, as empresas podem melhorar sua tomada de decisão e sua estratégia de negócios.
O processo de descoberta de dados
Várias etapas são comumente realizadas como parte do processo de descoberta de dados, incluindo a definição do seu objetivo, coleta de dados, preparação de dados, visualização de dados, análise de dados e interpretação e ação:
É importante observar que a descoberta de dados é um processo altamente iterativo; você pode pular de qualquer etapa do processo para uma anterior se achar que isso melhora o resultado final.
1. Defina seu objetivo
Às vezes esquecido, definir suas metas deve ser a primeira etapa do processo de descoberta de dados. Seu objetivo é o que determina os dados de que você precisa. Depois de saber o que você está tentando alcançar, você terá uma ideia melhor de quais dados deve coletar, como prepará-los, como analisá-los e como obter insights valiosos a partir deles.
2. Coleta de dados
Depois de definir seu objetivo, você precisa identificar as fontes de dados que deseja usar e coletá-los. Existem muitos métodos diferentes para fazer isso. Por exemplo, a maioria das organizações já possui muitos dados úteis, geralmente chamados de dados primários. Esses dados podem ser armazenados em bancos de dados, data lakes, data warehouses ou algo semelhante. Com dados internos, a obtenção dos dados é direta e, de modo geral, os dados primários são confiáveis.
No entanto, os dados internos muitas vezes não são suficientes para gerar insights úteis. Normalmente, você também precisa coletar dados de várias fontes externas. Uma opção é usar APIs, que muitas empresas e organizações fornecem para compartilhar seus dados. Alguns exemplos bem conhecidos são a API do Google, a API do Instagram, a API do Zillow, a API do Reddit e a API do YouTube. Embora algumas APIs sejam gratuitas, muitas exigem pagamento. Antes de explorar outros métodos de coleta de dados, é uma boa ideia verificar se a fonte oferece uma API, pois isso pode simplificar muito o seu processo.
No entanto, a maioria dos dados da web não está disponível por meio de uma API. Se for esse o caso, você ainda pode coletar dados usandoscraping de dados, que permite obter dados de uma página da web e armazená-los em um formato mais conveniente para análise de dados, como CSV.
Você mesmo pode realizar o scraping de dados escrevendo scripts personalizados que extraem os dados de que você precisa. No entanto, isso requer habilidades de scraping de dados e pode ser demorado. Você também precisa lidar com os mecanismos antiscraping empregados pelos sites. Uma alternativa é usar scrapers instantâneos já prontos, como aAPI Bright Data Web Scraper. Ferramentas como essa são bastante simples, não exigem nenhum conhecimento de programação e podem ser muito eficazes para lidar com mecanismos antiscraping.
Se você estiver procurando uma solução ainda mais fácil, pode tentar encontrar conjuntos de dados prontos disponíveis para compra. Esses conjuntos de dados são cuidadosamente coletados de fontes confiáveis, analisados, limpos e estruturados de maneira fácil de usar. Por exemplo, a Bright Data oferecemais de cem conjuntos de dados prontos para usode algumas das fontes de dados mais populares, como Amazon, Instagram, X (Twitter), LinkedIn e Walmart. Ela também permite que vocêgere um conjunto de dados personalizadousando uma plataforma automatizada.
Em geral, você costuma usar uma combinação dessas fontes de dados ou até mesmo algumas que não foram mencionadas (como dados em tempo real, Conjuntos de dados públicos ou pesquisas). Isso porque nenhuma fonte de dados isolada normalmente contém todos os dados de que você precisa.
3. Preparação dos dados
Depois de obter seus dados, a próxima etapa é prepará-los para análise. Normalmente, os dados coletados de várias fontes não vêm no formato exato de que você precisa. Cabe a você unificar o formato,analisar os dados, lidar com valores ausentes, remover dados duplicados, lidar com outliers, lidar com dados categóricos, padronizar ou normalizar os dados e resolver qualquer outro problema que você identificar.
Os dados brutos geralmente apresentam certas falhas, como dados ausentes. Se for esse o caso, você pode optar por simplesmente descartar as instâncias em que alguns dados estão ausentes. No entanto, um método mais comum é imputar os valores ausentes (especialmente nos casos em que você não tem muitos dados).
Existem vários métodos de imputação de valores ausentes disponíveis, como imputação mediana, imputação média ou métodos mais sofisticados, como a Imputação Multivariada por Equações Encadeadas (MICE). Outro problema potencial com dados numéricos são as variáveis com intervalos diferentes. Nesse caso, pode ser benéfico normalizar (escalonar os dados para um intervalo entre 0 e 1) ou padronizar (escalonar os dados para uma média de 0 e um desvio padrão de 1) os dados. A escolha entre os dois depende da técnica estatística que você está usando durante a etapa de análise de dados, bem como da distribuição dos seus dados.
Dados de baixa qualidade podem levar a resultados e insights de baixa qualidade. O objetivo desta etapa é ingestão dos dados brutos e geração de dados limpos e de alta qualidade, prontos para serem analisados.
4. Visualização de dados
Depois que os dados forem limpos, você poderá criar vários gráficos que ajudarão a explorá-los. A visualização de dados é útil, pois às vezes pode ser mais fácil ver insights a partir de dados visualizados, em vez de dados em tabelas. Existem inúmeros tipos de gráficos, todos capazes de mostrar diferentes aspectos dos dados. Alguns dos mais populares são o gráfico de barras (bom para comparar valores), o gráfico de linhas (bom para mostrar uma tendência ao longo de um determinado período), o gráfico de pizza (bom para mostrar a estrutura de uma categoria), o gráfico de caixa (bom para resumir dados e identificar outliers), o histograma (bom para inspecionar a distribuição dos dados) e os mapas de calor (bons para analisar correlações).
Muitas ferramentas podem ajudá-lo com as técnicas de visualização de dados mencionadas anteriormente. Algumas das mais populares sãoo Power BIeo Tableau. Essas ferramentas são fáceis de usar, ideais para criar painéis e relatórios e ótimas para colaboração e compartilhamento.
Se você precisar de visualizações altamente personalizadas, pode recorrer a bibliotecas Python, comoMatplotlibouseaborn. Essas bibliotecas exigem habilidades de codificação e têm uma curva de aprendizado muito mais íngreme em comparação com o Power BI e o Tableau. No entanto, elas permitem que você use tipos específicos de visualizações e oferecem ampla personalização:
Em essência, a visualização de dados ajuda você a entender melhor os dados com os quais está trabalhando, incluindo os padrões ocultos neles, as relações entre as variáveis e as anomalias nos dados.
5. Análise de dados
A análise de dados está intimamente relacionada à visualização de dados. Na verdade, essas duas etapas são frequentemente realizadas ao mesmo tempo em um processo abrangente conhecido como análise exploratória de dados.
A análise de dados permite explorar ainda mais os dados, criar estatísticas descritivas e resumidas e sintetizar tudo isso em relatórios abrangentes. Da mesma forma que a visualização de dados, o objetivo dessa etapa é identificar tendências, padrões, relações e anomalias.
Existem muitas técnicas para extrair insights dos dados. A análise estatística é uma técnica popular que geralmente analisa os dados por meio de estatísticas descritivas (boas para resumir as características dos dados) e estatísticas inferenciais (boas para fazer previsões com base em uma amostra). O aprendizado de máquina (ML) também é popular e utiliza aprendizado supervisionado (funciona com classificações e regressões com base em dados rotulados), aprendizado não supervisionado (usa técnicas como agrupamento e redução de dimensionalidade em dados não rotulados) e aprendizado por reforço (aprende por meio de interações com o ambiente). Você pode realizar tudo isso usando bibliotecas Python, comopandas,NumPy escikit-learn.
6. Interpretação e ação
Após a análise dos dados, é hora de resumir todos os padrões identificados e interpretá-los. Com base nas etapas de análise e visualização dos dados, deve haver insights valiosos extraídos dos dados. Esses insights devem ser acionáveis e levar a uma melhor tomada de decisão. Você pode chegar a esses insights identificando os padrões relevantes para seus objetivos de negócios, entendendo por que eles estão acontecendo, priorizando-os e continuando a monitorar como os padrões evoluem.
Nesse ponto, você pode olhar para os objetivos definidos e verificar se eles foram cumpridos. Se não foram, você pode repetir qualquer uma das etapas anteriores e tentar melhorá-los. Isso pode significar obter mais dados, prepará-los de maneira diferente ou analisar os dados mais a fundo e buscar insights adicionais.
Métodos de descoberta de dados
O processo de descoberta de dados pode ser manual ou automatizado. Ambos os métodos têm suas próprias vantagens e desvantagens.
Descoberta manual de dados
Como o nome sugere, a descoberta manual de dados implica que um ser humano execute o processo de descoberta de dados. Isso significa que um ser humano coleta os dados, unifica os formatos, os prepara para análise posterior e visualiza e analisa os dados. Para que isso seja bem-sucedido, a pessoa que realiza a descoberta manual de dados deve estar familiarizada com ferramentas e técnicas de análise de dados, vários métodos estatísticos e ferramentas de visualização de dados; deve ter algumas habilidades técnicas, como codificação; e deve ter conhecimento de domínio na área em que trabalha.
Com a descoberta manual de dados, um ser humano tem a capacidade de extrair algumas informações valiosas dos dados que uma máquina pode deixar passar, como algumas relações entre as variáveis, certas tendências ou razões para anomalias. Se houver uma anomalia nos dados, um ser humano é capaz de pesquisar as razões por trás dela, enquanto uma máquina geralmente só pode relatar isso. No entanto, realizar o processo de descoberta de dados manualmente requer um conjunto complexo de habilidades e é muito mais lento do que a descoberta automatizada de dados.
Descoberta automatizada de dados
Com os enormes avanços em IA e ML, o processo de descoberta de dados pode, em grande parte, ser automatizado. No caso da descoberta automatizada de dados, o software de IA executa muitas das etapas discutidas anteriormente.
Ferramentas de IA, como DataRobot, Alteryx e Altair RapidMiner, podem preparar os dados automaticamente, incluindo unificar os formatos, lidar com valores ausentes, bem como detectar anomalias e outliers. Essas ferramentas também são mais rápidas do que a descoberta manual de dados e não exigem tanto conhecimento especializado.
Tenha em mente que as ferramentas de IA podem ser complexas, caras, altamente dependentes de dados de qualidade e, muitas vezes, exigem manutenção; além disso, os resultados das ferramentas de IA podem ser mais difíceis de interpretar. Todos esses fatores devem ser levados em consideração ao escolher entre a descoberta automatizada e manual de dados.
Classificação de dados
Um conceito relacionado à descoberta de dados é o de classificação de dados. Com a ajuda da classificação de dados, os dados podem ser categorizados usando critérios e regras predefinidos. Algumas das maneiras comuns de categorizar dados com base nesses critérios são dividi-los com base no tipo de dados (estruturados, não estruturados, semiestruturados), no nível de sensibilidade (públicos, internos, confidenciais), na forma como os dados são usados (operacionais, históricos, analíticos) e na fonte dos dados (externa e interna). Isso pode ajudar as empresas a rastrear as grandes quantidades de dados que coletam.
Existem várias técnicas que podem ser usadas para a classificação de dados. Métodos mais simples são usar a classificação baseada em regras, onde os dados podem ser classificados com base em determinadas palavras-chave ou padrões. Um método mais sofisticado seria usar alguns dos algoritmos populares de ML, como redes neurais, árvores de decisão ou modelos lineares.
Segurança e conformidade
A segurança e a conformidade com regulamentos, como oRegulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR),a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) oua Lei de Portabilidade e Responsabilidade do Seguro Saúde (HIPAA), são fundamentais para as empresas que lidam com dados. No entanto, à medida que a quantidade de dados em uma organização cresce, fica mais difícil alcançar segurança e conformidade.
A descoberta de dados pode ajudar nisso, pois é capaz de identificar riscos de segurança e lacunas de conformidade. Por meio da descoberta de dados, as organizações podem ajudar a identificar dados confidenciais em locais não seguros, detectar anomalias ou detectar dados armazenados por mais tempo do que o necessário. Algumas ferramentas podem ajudar na segurança dos dados, comoVaronis,Collibra eBigID.
Na seção anterior, foi mencionado que a classificação de dados pode ajudar na conformidade. Isso pode ser alcançado treinando modelos de classificação de IA para sinalizar riscos de segurança e dados não conformes. Os modelos de IA podem ser supervisionados, como redes neurais e máquinas de reforço de gradiente, mas também não supervisionados, como a detecção de anomalias. Ao integrar-se às estruturas de segurança existentes, a IA pode aprimorar a detecção de ameaças, os recursos de resposta e a postura de segurança. A IA também pode ajudar a analisar grandes quantidades de dados e identificar padrões que um ser humano pode deixar passar; ela pode prever vulnerabilidades potenciais, bem como detectar comportamentos incomuns.
Ferramentas para descoberta de dados
Existem muitas ferramentas disponíveis para ajudar na descoberta de dados. Essas ferramentas permitem que mesmo pessoas sem experiência em programação realizem o processo de descoberta de dados. Essas ferramentas podem ajudar na preparação automatizada de dados, análise ou visualização automatizada. No entanto, as ferramentas de descoberta de dados também podem melhorar significativamente o processo de coleta de dados, principalmente por meio do scraping de dados.
Por exemplo, aAPI Bright Data Web Scraperpermite que você faça scraping de sites populares. É fácil de usar, altamente escalável e vem com todos os recursos esperados de um web scraper instantâneo. Se você preferir obter um conjunto de dados pré-construído, pode escolher um dosmais de cem conjuntos de dadosque a Bright Data tem disponíveis.
A fonte de dados que você escolher depende da disponibilidade dos dados, bem como de suas necessidades e preferências. Se você encontrar um conjunto de dados pré-construído que contenha os dados de que precisa, será mais rápido obter esse conjunto de dados do que tentar coletar os dados por conta própria. Se os conjuntos de dados não estiverem disponíveis, você pode verificar se os dados estão disponíveis por meio de uma API, pois isso geralmente é mais rápido do que coletar os dados. No entanto, se não houver API, você provavelmente terá que coletar os dados por conta própria, seja manualmente ou usando um web scraper automatizado.
Conclusão
Neste artigo, você aprendeu a importância da descoberta de dados e como realizar o processo de descoberta de dados. Você também aprendeu sobre alguns métodos de descoberta de dados e algumas das ferramentas que pode usar para a descoberta de dados.
A Bright Dataoferece várias soluções para a descoberta de dados, comoserviços de Proxy, API de scraper da web e Conjuntos de Dados. Essas ferramentas podem ajudá-lo significativamente na etapa de coleta de dados do processo de descoberta de dados. Experimente a Bright Data gratuitamente hoje mesmo!
